お任せしたいこと
［役割］
AI/バックエンドエンジニアとして、Pythonを用いた不動産価格の自動査定システムの機械学習モデル組み込みおよびAPI・バッチ処理の実装を担当していただきます。
［役割に対して求める成果］
データサイエンティストが作成した予測ロジックを正確にプロダクションコードへ落とし込み、データ整合性と処理速度を意識したクリーンなPythonコードを実装すること。

具体的な業務内容
Python（FastAPI）を用いた、AI価格査定ロジックを呼び出すREST APIの設計・開発
pandasやNumPyなどのライブラリを活用した、不動産データの加工・前処理スクリプトの開発
SQLAlchemy（ORM）を用いた、PostgreSQLデータベースへのアクセス処理・マイグレーション
Pytestを用いた単体テスト・統合テストコードの作成と、カバレッジの維持
Dockerを用いたローカル開発環境での動作検証および、不具合発生時のデバッグ

必須スキル・経験
Pythonを用いたWebアプリケーションまたはAPIの開発実務経験3年以上
FastAPI、Flask、DjangoいずれかのWebフレームワークを用いた実務経験1年以上
SQLの基本知識および、RDBMS（PostgreSQL/MySQL等）を用いた開発経験
Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験（docker-composeを立ち上げられるレベル）
Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コードレビュー等）の実務経験

歓迎スキル・経験
pandas / NumPy等を用いた、大量データのクレンジングや集計処理の実務経験
機械学習モデル（LightGBMやscikit-learn等）を商用環境へ組み込んだ経験
AWS（Lambda / ECS）などのパブリッククラウド環境に関する基礎知識
GitHub Actionsを利用したCI/CDパイプラインの運用経験

開発環境
言語・FW：Python, FastAPI, SQLAlchemy
インフラ・DB：AWS, PostgreSQL, Docker
管理ツール：GitHub, Slack, Jira
技術スタック：pandas, Pytest, Poetry, Swagger

開発チームについて
テックリード1名、シニアエンジニア2名、PG2名の構成です。
詳細設計やAPIスキーマ（Swagger）が綺麗に整備されているため、迷わずプログラミングに集中できる環境です。

求める人物像
コーディング規約（PEP 8など）を意識し、誰が見ても読みやすいコードを書くよう努められる方
タスクの進捗状況を小まめに共有し、トラブルや遅延リスクを早めにアラートとして出せる方

仕事の魅力
モダンなフレームワークとして需要の高いFastAPIの実務経験をしっかりと積むことができます。
データ処理ロジックのコーディングを通じて、アルゴリズムやDB最適化のスキルが磨かれます。

働き方
リモート環境
[フルリモート] フルリモートで働いていただけます。